这篇博客的初稿写于8个月前Wan2.1刚刚开源之际，如今Wan2.1已经成为了做视频生成方向最最常用的基础模型，据不完全统计，半年间基于Wan2.1发表的顶会顶刊就超过了100篇。这篇博客详细解读一下这篇现代视频生成模型的原理和代码。

前言：这几天拜读了阿里的这本书，这本书全栈式地讲了一个成熟稳定的大型高并发高容量系统的优化过程，读下来很有收获，也有一些自己的思考。CDN-DNS、网络部分讲的挺精彩的，值得一读的一本书。由于我是后端方向，前端的部分就没出现在这篇文章里（因为看不懂）。目录先挑剔一下本书整体结构高性能网站建设指南 12条基本准则用户体验性能指标QPS相关公式CPU利用率影响因素压测的意义QPS预估-二八法则网络同步

目录效果动图Rect1.qmlRect2.qmlRect3.qmlRect4.qmlmain.qml效果动图Rect1.qml//属性值源矩形import QtQuick 2.0Rectangle{id: rect1width: 80height: 80color: "orange"radius: 1...

Floyd算法核心思想：找到第三个点代替使两点间的距离更短核心代码就五行：//flody核心for(int k=0;k<n;k++)for(int i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)if(M[i][j]>M[i][k]+M[k][j])...

目录在Sarsa的基础上改进的sarsa lambda算法Sarsa存在的问题改进方法2：Sarsa Lambda参考开始每天被老师抓着写周报，以后想摸鱼都摸不了，心态baozha……在Sarsa的基础上改进的sarsa lambda算法算法流程和数学推导就不写了，弄清楚lambda的含义：如果 lambda = 0, Sarsa-lambda 就是 Sarsa, ...

最近强化学习在Diffusion Models得到了越来越多广泛的应用，本专栏将系统性地介绍当前Diffusion Models中实用且前沿的技术进展。

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在这个AI技术日新月异的时代，我们正见证着前所未有的创新与变革。尤其是在视觉内容生成领域（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content），技术的每一次飞跃都意味着更加逼真、创意无限的数字艺术作品的诞生。自动生成内容的愿景日益成为现实。视觉领域，尤其是在图像和视频生成技术的进步，正引领着创意产业进入一个崭新的纪元。从消费者能够体验的个性化媒体到企业需求

本文提出了一种基于人类偏好对齐的扩散框架，用于生成高度动态和逼真的音频驱动肖像动画。通过构建专门的人类偏好数据集，并引入定向偏好优化和时序运动调制两大创新，解决了唇部同步、表情自然度和运动连贯性等关键挑战。该方法在UNet和DiT架构中均表现出优势，实验表明其显著提升了唇音同步精度和面部表现力，同时在人类偏好指标上优于现有基线。研究还发布了首个针对肖像动画的偏好数据集，为相关领域研究提供了重要资源

最近强化学习在Diffusion Models得到了越来越多广泛的应用，本专栏将系统性地介绍当前Diffusion Models中实用且前沿的技术进展。